神経回路：皮質樹状突起におけるベクトル化された教示信号
Nature 652, 8112 doi: 10.1038/s41586-026-10190-7
教示信号のベクトル化は、誤差逆伝播法、目標伝播法、強化学習など、現代のほぼ全ての機械学習アルゴリズムの主要な要素である。ベクトル化は、教示信号を個々のニューロンに合わせて調整することで、信用割当問題に対してスケーラブルで計算効率の高い解決策を可能にする。最近の理論モデルでは、神経回路が、フィードフォワードとフィードバックの情報流を別々の樹状突起区画で処理することで、細胞レベルで単相のベクトル化学習を実装し得ると示唆されている。これは、皮質回路が脳内の信用割当をいかに解決し得るかについての説得力のある仮説を提起するが、この仮説はまだ検証されていない。今回我々は、実験者が報酬関数を定義するニューロフィードバック型の脳–コンピューターインターフェース（BCI）課題を用いて、樹状突起におけるベクトル化教示信号の有無を検証した。我々は、マウスで、脳梁膨大後部皮質にある第5層錐体ニューロンの空間的に混合した2つの集団（それぞれ4〜5個のニューロン）の活動を調節し、視覚格子を目標の方位に向かって回転させるように訓練させ、その間の細胞体および対応する遠位の頂部樹状突起からのGCaMP活動を記録した。その結果、細胞体信号と樹状突起信号の相対的な大きさは、周囲のネットワーク活動を用いて予測可能であり、報酬や誤差など、教示信号として機能し得る課題関連変数の情報を含んでいることが見いだされた。教示信号と推定されるこれらの信号の符号は、課題における個々のニューロンの因果的役割に依存しており、学習過程を通じた全体的な活動の変化を予測した。さらに、これらの信号を標的とした光遺伝学的摂動は、学習を阻害した。これらの結果は、脳内に、皮質樹状突起での半独立した計算を介して実装されるベクトル化された教示信号が存在することを実証しており、これにより脳内で信用割当問題を解く可能性のある機構が明らかになった。
